Description
(Text)
Stochastische Varianten von kombinatorischen Optimierungsproblemen haben in den letzten Jahren zunehmend an Interesse gewonnen. In diesem Zusammenhang stellt die Arbeit das Probabilistische Traveling Salesman Problem (PTSP) als eine stochastische Variante des Traveling Salesman Problems vor. Aufgrund der großen praktischen Relevanz von Rundreiseproblemen liegt der Schwerpunkt in der algorithmischen Lösung des PTSP. Hierzu zieht die Untersuchung effiziente von der Natur inspirierte Heuristiken heran, die mit Erfolg auf kombinatorische Optimierungsprobleme anwendbar sind. Im einzelnen sind das eine Selbstorganisierende Karte aus dem Bereich der neuronalen Netze, ein evolutionärer Algorithmus und ein sogenannter Ameisen-Algorithmus, der in Analogie zum Verhalten einer Ameisenkolonie konstruiert ist.
(Table of content)
Aus dem Inhalt : Das Modell des Probabilistische Traveling Salesman Problem (PTSP) - Verhältnis zwischen TSP und PTSP - Erste Algorithmen zur Lösung des PTSP: Branch-and-Bound und Raumfüllende Kurven - Selbstorganisierende Karten - Evolutionäre Algorithmen - Ameisen-Kolonie-Optimierung.
(Author portrait)
Die Autorin: Silke Rosenow studierte von 1987 bis 1992 Wirtschaftsmathematik an der Universität Hamburg. Seit 1993 war sie an der Professur für Statistik und quantitative Ökonomik an der Universität der Bundeswehr in Hamburg tätig. Dort promovierte sie 2001.
